{% extends "knn.html" %}

{% block title %}关于SVM{% endblock %}

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<p><b>SVM</b>，亦称支持向量机，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。</p>
<p><b>工作原理：</b>SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题．简单地说，就是升维和线性化。</p>
<p><b>算法优点：</b>泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。</p>
<p><b>算法缺点：</b>对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。</p>
<p><b>适用数据范围：</b>数值型和标称型数据。</p>
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    <form class="bs-example bs-example-form " method="post" name="knn" role="form" action="" enctype="multipart/form-data">
    {% csrf_token %}
    <!--格式-->
    <p>选择训练集：</p>
    <input type="file" name="csv" required="required" >
    <p>选择测试集：</p>
    <input type="file" name="test_set" required="required" > 
    <p class="form-btn">
    <button type="submit" class="btn btn-primary btn-lg " name="submit" onclick=draw()>上传文件</button>
    </p>
    </form>
</div>
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{% block resu %}
{% if result  %}
<hr>
<p><h4>分析结果 </h4></p>
<br>
{{ result }}
<p>x: {{x}}</p>
<p>y: {{y}}</p>
<img src="../static/tmpimage/{{ src }}" style="padding-left:10%" />   

<hr>
<div class="content">
<p>根据k-means算法，原始数据被聚为<b>{{ k }}</b>类,每一类用上图不同图例表示。</p>
<br><br>
</div>

{% endif %}
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